Agent AI چیست؟
Agent AI یا ❝هوش مصنوعی عامل‌محور❝ مفهومی است که در آن عامل‌ها (Agents) مانند یک موجود نیمه‌خودآگاه عمل می‌کنند؛ آن‌ها هدفی دارند، داده‌ها را می‌پذیرند، فکر می‌کنند، تصمیم می‌گیرند و اقدامات خاصی را اجرا می‌کنند. این مفهوم، پایه بسیاری از سیستم‌های هوشمند مانند دستیارهای مجازی، ربات‌های نگارش محتوا، سیستم‌های توصیه‌گر و حتی بازی‌های کامپیوتری است.
ویژگی‌های یک Agent هوشمند
- دارای هدف (Goal-oriented)
- واکنش‌پذیر (Reactive)
- قابلیت برنامه‌ریزی (Planning Capability)
- یادگیرنده (Learning Ability)
- تعامل‌گرا با محیط و کاربران
کاربردهای Agent AI در دنیای واقعی
Agent AI می‌تواند در حوزه‌های مختلفی استفاده شود. در ادامه چند نمونه آمده است:
- دستیارهای مجازی مانند Siri و Alexa
- سیستم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای پاسخ به پرسش‌های کاربران
- ایجنت‌های بازاریابی دیجیتال برای ارسال ایمیل هوشمند
- ایجنت‌های خرید خودکار در تجارت الکترونیک
- تعامل‌های رباتی در بازی‌ها و آموزش
ساخت یک Agent ساده با Python
برای درک بهتر عملکرد یک ایجنت، بیایید یک ایجنت ساده بسازیم که بتواند اطلاعاتی را از اینترنت جمع‌آوری کرده و پاسخ دهد. در این مثال، از langchain و OpenAI برای هوش ایجنت استفاده می‌کنیم.
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.utilities import SerpAPIWrapper
# تعریف منبع برای جست‌وجو در وب
search = SerpAPIWrapper()
tools = [
Tool(
name="Search",
func=search.run,
description="برای سؤالات عمومی به کار می‌رود"
)
]
# ساخت ایجنت با مدل زبانی OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(
tools,
llm,
agent="zero-shot-react-description",
verbose=True
)
# تست ایجنت
agent.run("امروز در تهران وضعیت هوا چطوره؟")توضیح کد:
- از API جست‌وجو برای یافتن اطلاعات استفاده می‌کنیم.
- یک ابزار (Tool) تعریف می‌کنیم که عملکرد آن جست‌وجوست.
- سپس ایجنت را با مدل زبان OpenAI و ابزارهای تعریف‌شده مقداردهی اولیه می‌کنیم.
- در نهایت عبارت کاربر را اجرا کرده و ایجنت پاسخ را تولید می‌کند.
تفاوت Agent AI با LLM معمولی
یک LLM (مانند GPT) به‌تنهایی قابلیت اجرای وظایف پیچیده به‌صورت گام‌به‌گام را ندارد. اما وقتی آن را در قالب یک ایجنت تعریف می‌کنیم که بتواند از ابزارهای بیرونی کمک بگیرد، تصمیم بگیرد که چه کاری انجام دهد و بتواند تعامل چند مرحله‌ای داشته باشد، به ابزاری قدرتمند برای توسعه اپلیکیشن تبدیل می‌شود.
بهترین کتابخانه‌ها برای ساخت Agent AI
- Langchain
- AutoGPT
- Semantic Kernel (از مایکروسافت)
- ReAct (روش Reason+Act برای LLMها)
چالش‌ها در توسعه Agent AI
- کنترل‌پذیری: ایجنت ممکن است اقدامات غیرمنتظره انجام دهد.
- هزینه پردازش: چون چندین پرس‌وجو ارسال می‌شود، نیاز به تنظیمات مناسب دارد.
- مسائل امنیتی: مثل دسترسی ناخواسته به منابع یا دریافت دستورهای خطرناک.
بهترین سناریوهای استفاده از Agent AI در اپلیکیشن‌ها
- دستیارهای پشتیبانی مشتری با قابلیت تحلیل اطلاعات
- اتوماسیون ایمیل هوشمند با پاسخ شخصی‌سازی‌شده
- مدیریت زمان و تسک با ایجنت‌های شخصی
- تحلیل اخبار و داده‌های بازار برای معامله‌گران
جمع‌بندی
Agent AI پلی است بین مدل‌های هوش مصنوعی سنتی و ایجنت‌های هوشمند کاربردی. با ترکیب LLM، ابزارها و منطق تصمیم‌گیری، می‌توان اپلیکیشن‌هایی ساخت که از نظر عملکرد نزدیک به انسان عمل می‌کنند. اگر علاقه‌مند به یادگیری بیشتر در این زمینه هستید، پیشنهاد می‌کنیم دوره طراحی Agent AI در Devtube.ir را ببینید.
